

Marco O1
紹介 :
Marco-o1は、Chain-of-Thought (CoT)ファインチューニング、モンテカルロ木探索 (MCTS)、反射機構、そして革新的な推論戦略などの高度な技術を用いて、複雑な現実世界の課題解決を最適化する、オープンな大規模推論モデルです。標準的な解答を持つ数学、物理、プログラミングなどの分野だけでなく、開放的な問題解決にも重点を置いています。アリババ国際デジタルビジネスのMarcoPoloチームによって開発されたMarco-o1は、強力な推論能力を備え、複数の分野で卓越した性能を示しています。
ターゲットユーザー :
複雑な問題や課題の解決に取り組む研究者、開発者、企業が対象ユーザーです。明確な基準がなく、報酬を定量化するのが困難な幅広い分野の問題に対処するための強力なツールを提供するため、Marco-o1は最適です。
使用シナリオ
数学の問題解答において、Marco-o1は推論によって解決策を見つけることができます。
多言語翻訳において、Marco-o1はスラングや口語表現を正確に翻訳できます。
プログラミングの問題解決において、Marco-o1はコード問題の解決策を提供できます。
製品特徴
? CoTデータによるファインチューニング:オープンソースのCoTデータセットと独自開発の合成データを用いた全パラメーター微調整。
? MCTSによる解空間の拡大:MCTSによりLLMを統合し、モデル出力の信頼度をガイドとして探索を行い、解空間を拡大します。
? 推論行動戦略:新たな推論行動戦略と反射機構を実装し、探索効率と精度を最適化します。
? 翻訳タスクへの応用:大規模推論モデルを初めて機械翻訳タスクに適用し、多言語および翻訳分野における推論時間拡張則を探求します。
使用チュートリアル
1. GitHubページにアクセスし、Marco-o1リポジトリをクローンします。
2. 必要なPythonパッケージをインストールします。
3. Marco-o1-CoTモデルを直接ロードして推論を実行します。
4. 提供されているスクリプトを使用して推論を実行します。入力はカスタマイズ可能です。
5. 特定の問題解決シナリオに合わせて、必要に応じてモデルパラメーターと設定を調整します。
6. モデルの出力を分析し、結論または解決策を導き出します。
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